伴随着我国经济社会的快速发展,高速铁路以其高效、舒适、快捷、环保的优势,逐步成为我国重要的客运交通方式。因此,高速铁路的运营安全管理问题成为社会各方关注的焦点。其中,高速铁路安全风险管理与控制是该问题研究的重要一环,受到普遍重视。为此,本文针对安全风险管理中最为重要的安全风险评价和安全风险控制展开研究,旨在为高速铁路发展提供更好的安全支撑。基于此,本文做了如下工作:一是系统研究了安全风险理论、高速铁路运营安全风险,并探究了安全风险管理的内容、基本方法,以及介绍了高速铁路运营安全风险,对运营过程中的电务部门、车务部门、工务部门的风险进行辨识与防范,结合高速铁路特点,提出了适于高速铁路安全风险管理的注意要点;二是在混沌理论的基础上,将高速铁路安全风险管理中安全风险评价的重要一环——安全风险发生频率预测问题转化为混沌时序的预测问题,通过计算最佳嵌入维数m,最佳时滞τ,重构了相空间,并计算出了相应的最大Lyapunov指数,证明了高速铁路安全风险发生频率具有混沌特性,进而利用RBF神经网络进行了预测,获得较好收获;三是构建高速铁路安全风险指标体系,通过现有的铁路事故等级划分,在充分借鉴前述高速铁路系统特点的基础上,提出了人、机、环、管理4个综合指标,并给出相应量化计算方法,在此基础上,进一步探究了高速铁路安全风险烈度预测,并结合安全风险等级预测的方法,将其与安全风险发生频率结合起来,共同实现高速铁路安全风险等级判定,为后续研究提供支撑;四是在前三部分的基础上,提出了相应的安全风险管理机制及相应的管理信息系统。上述工作有效的将先进理论与实际相结合,突出了历史数据在高速铁路安全风险评价中的应用,并起到良好效果。